Zasadniczym celem badań zaprezentowanych w rozprawie było zaproponowanie narzędzia informatycznego opartego o modele neuronowe wspomagającego decyzje inwestorów w zakresie wyceny opcji kupna i sprzedaży na indeks Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. Stworzenie takiej aplikacji poprzedzone zostało rozważaniami nad doborem optymalnej struktury oraz typu sieci neuronowej uzupełnione charakterystyką zmiennych wejściowych oraz szczegółową analizą danych rzeczywistych otrzymanych z GPW w Warszawie. Zaproponowane modele neuronowe wykorzystano do wyceny opcji na indeks WIG20 w okresie stabilnego wzrostu oraz w okresie gwałtownych wahań kursów na giełdzie. Uzyskane wyniki porównano z rezultatami otrzymanymi z wykorzystaniem modelu Mertona. Przeprowadzone badania pozytywnie zweryfikowały ideę opracowania narzędzia informatycznego do wspomagania podejmowania decyzji inwestycyjnych. Praca dowodzi tezy. że istnieje możliwość opracowania neuronowych modeli decyzyjnych służących do inwestowania w opcje na indeks WIG20 Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie, przy czym zaproponowane modele mogą dawać lepsze wyniki niż inne znane metody predykcji w sytuacji gwałtownych wahań kursów na giełdzie.
Neural decisive models for investing in derivatives on WIG20 index on Warsaw Stock Exchange
The main aim of the research presented at the dissertation was to propose a tool based on neural models supporting the decisions of investors in the valuation of call and put index options on the Warsaw Stock Exchange. The creation of such application was preceded by discussions
concerning the selection of the optimum structure, the type of neural network, characteristics of input variables and a detailed analysis of real data received from the Warsaw Stock Exchange. The proposed neural models were used to value options on WIG20 index in the period of stable growth and a period of rapid fluctuations in the stock market. The results were compared with results received using the Merton model. The study verified the positive idea of the tool to support investment decisions. The dissertation proved the thesis that it is possible to create a neural decision-making models used to invest in options on WIG20 index of the Warsaw Stock Exchange and the proposed models can give better results than other well known methods of prediction in a situation of rapid fluctuations in the stock market.
